基于云模型的语言随机多准则决策方法

为解决不完全信息的语言随机多准则决策问题，设计了一种将一维正态云与相对满意度相结合的求解方法。该方法首先根据正态分布规律与黄金分割率法，将各方案在各准则下的不确定语言评价标度转化为近似的一维正态云；接着采用数字特征差异法，度量在各准则下各方案与正、负理想方案之间云的距离；然后利用区间数的运算法则，求取各方案与正、负理想方案之间的加权距离；最后计算各方案的相对满意度，进而确定排序。以城市公交线网优化为例，验证了该方法的有效性和可行性。